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SPGAN论文阅读笔记_面向mse的sr方法

作者：我家自动化 | 2024-03-30 09:46:44

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面向mse的sr方法

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对于许多与面部有关的多媒体应用，低分辨率的面部图像可能会大大降低面部识别性能，并需要面部超分辨率（SR）。在当前的SR方法中，面向MSE的SR方法通常会产生过度平滑的输出，并且可能会丢失一些纹理细节，而面向GAN的SR方法可能会生成对面部识别有害的伪影。为了解决上述问题，本文提出了一种有监督的逐像素生成对抗网络（SPGAN），该网络可以将分辨率很低的16X16或更小像素大小的人脸图像解析为更大的多个缩放因子版本（2X，4X，8X甚至是16倍）。与传统的非监督式鉴别器不同，后者生成一个数字来表示输入图像是真实的还是伪造的，拟议的监督式像素鉴别器主要关注生成的SR人脸图像的每个像素是否像其真实感一样真实。真实的HR（高分辨率）

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